heapq

heapq-Guest-ChinaUnix博客

假设你需要维护一个列表，这个列表不断有新的元素加入，你需要在任何时候很方便的得到列表中的最大(小)值，因此要求列表始终处于排序完毕状态，怎么办呢

最简单的方法就是每次插入新的数据时，调用一次sort方法，这样可以保证列表的顺序。在数据量很小的情况下，这种方法可行，但如果数据量很大呢？Python中列表的sort方法实现并不高明，采用了一种不太有名的自然归并排序，虽然排序开销已经被尽量的压缩了，但仍然不是很理想，复杂度大概是O(nlogn)。对付大量的数据，有没有更好的实现方法呢？有，heapq

heapq是Python的一个标准库，heapq实现了一种叫做堆的数据结构，是一种简洁的二叉树。他能确保父节点总是比子节点小，即满足

#Python code
list[i] <= list[2*i + 1] and list[i] <= list[2*i + 2]

因此，list[0]就是最小的元素。在Python中维护一个堆最好的方式就是使用列表，并用库模块heapq来管理此列表。这个列表无需完成排序，但你却能够确保每次调用heappop从列表中获取元素时，总是当前最小的元素，然后所有节点会自动调整，以确保堆特性仍然有效。每次通过heappush添加元素或通过heappop删除元素时，开销大概是O(logn)，在数据量很大时，明显要好于排序的方法。